Sistem Pakar untuk Menentukan Menu Makanan Sehat pada Penderita Diabetes Mellitus

dokumen-dokumen yang mirip
BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah. penuaan. Penyakit ini terjadi seiring bertambahnya usia dan sering kali mendera

Pola hidup sehat untuk penderita diabetes

SISTEM PAKAR UNTUK MENENTUKAN MENU MAKANAN SEHAT BERDASARKAN GOLONGAN DARAH UNTUK MENGURANGI DAN MENGOBATI ALERGI

8 Cara Menurunkan Kadar Gula Secara Alami

PERENCANAAN DIET UNTUK PENDERITA DIABETES MELLITUS

SISTEM PAKAR ANALISIS PENYAKIT LUPUS ERITEMATOSIS SISTEMIK PADA IBU HAMIL MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING

DBMP DBMP Yetti Wira_Gizi_2014_Poltekkes Palangka Raya. Yetti Wira_Gizi_2014_Poltekkes Palangka Raya

SISTEM PAKAR UNTUK MENENTUKAN TIPE AUTISME PADA ANAK USIA 7-10 TAHUN MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING. Agam Krisna Setiaji

APLIKASI SISTEM PAKAR PEMILIHAN MENU MAKANAN DENGAN METODE FORWARD DAN BACKWARD CHAINING

BAB III PERANCANGAN SISTEM. sistem. Hal-hal yang akan dibahas di bab ini, antara lain perancangan system flow

BAB I PENDAHULUAN. tua, Tipe III disebut Malnutrition Related Diabetes Mellitus (MRDM) dan Tipe IV

BAB II LANDASAN TEORI. penyakit yang termasuk penyakit degeneratif diantaranya adalah diabetes melitus,

Pengetahuan 2.Basis data 3.Mesin Inferensi 4.Antarmuka pemakai (user. (code base skill implemetation), menggunakan teknik-teknik tertentu dengan

BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM

PENGENALAN DKBM (TKPI) & UKURAN RUMAH TANGGA (URT) Rizqie Auliana, M.Kes

MAKANAN SEHAT DAN MAKANAN TIDAK SEHAT BAHAN AJAR MATA KULIAH KESEHATAN DAN GIZI I

UCAPAN TERIMA KASIH. Selama menyelesaikan Tugas Akhir penulis mendapatkan banyak bantuan dan

Apakah Diet Makanan Saja Cukup Sebagai Obat Diabetes Alami?

SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT GINJAL MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING. Kata Kunci : Sistem Pakar, Ginjal, Metode Forward Chaining, Java

2/22/2017 IDE DASAR PENGANTAR SISTEM PAKAR MODEL SISTEM PAKAR APLIKASI KECERDASAN BUATAN

Diet Hipertensi, Diabetesi Tetap Minum Obat Herbal Untuk Diabetes

BAB III PERANCANGAN SISTEM. tepat bagi UKM (BPR/S dan LKM/S), maka dilakukan analisa terhadap

REKOMENDASI GIZI UNTUK ANAK SEKOLAH. YETTI WIRA CITERAWATI SY, S.Gz, M.Pd

Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Menu Makanan Bagi Anak

Analisis Sistem Pakar Cara Diet Berdasarkan Golongan Darah

SISTEM PAKAR MENGIDENTIFIKASI PENOLAKAN FILM RADIOLOGI MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING

PENGEMBANGAN SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN

DIABETES MELLITUS. DYAH UMIYARNI P, SKM,M.Si

FORMAT PERSETUJUAN RESPONDEN

BAB I PENDAHULUAN. produksi secara keseluruhan sangat ditentukan oleh pemilihan jenis perlengkapan

Kanker - Makanan Utama yang melawan Kanker

KATA PENGANTAR. Lampiran 1. Angket Penelitian

PENYUSUNAN DAN PERENCANAAN MENU BERDASARKAN GIZI SEIMBANG

Penyusunan dan Perencanaan Menu Berdasarkan Gizi Seimbang

SISTEM PAKAR UNTUK MEMPREDIKSI JENIS PENYAKIT PADA KELINCI DENGAN METODE FORWARD CHAINING SKRIPSI. Diajukan Oleh :

GIZI SEIMBANG PADA USIA DEWASA

HUBUNGAN PERSEPSI BODY IMAGE DAN KEBIASAAN MAKAN DENGAN STATUS GIZI ATLET SENAM DAN ATLET RENANG DI SEKOLAH ATLET RAGUNAN JAKARTA

Penerapan Sistem Pakar Untuk Informasi Kebutuhan Energi Menggunakan Metode Forward Chaining

EMPAT PILAR GIZI SEIMBANG

PAKAR PEMILIHAN RESEP MAKANAN INDONESIA

DIET RENDAH PURIN untuk penderita asam urat. Rizqie Auliana, M.Kes

*SAMA SEKALI TIDAK BOLEH DIKONSUMSI SELAMA PROGRAM*:

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

HUBUNGAN PERILAKU KONSUMSI MAKANAN DENGAN STATUS GIZI PNS BAPPEDA KABUPATEN LANGKAT TAHUN 2015

: saya ingin mendapatkan data antropometri BB dan TB ibu.

(hiperglisemia) yang disebabkan oleh kekurangan hormon insulin. Sedangkan terapi dalam bidang farmakologi kedokteran mempelajari bagaimana penggunaan

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. pengalaman langsung maupun dari pengalaman orang lain (Notoatmodjo, 2005, hal. 3

BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. sistem yang telah dibuat sebelumnya. Tahap ini merupakan pembuatan perangkat

12 PESAN DASAR NUTRISI SEIMBANG

Feriani A. Tarigan Jurusan Sistem Informasi STMIK TIME Jln. Merbabu No. 32 AA-BB Medan

KUESIONER PENELITIAN PERILAKU DIET IBU NIFAS DI DESA TANJUNG SARI KECAMATAN BATANG KUIS KABUPATEN DELI SERDANG. 1. Nomor Responden :...

SISTEM PAKAR BERBASIS MOBILE UNTUK MENDETEKSI PENYAKIT PADA GINJAL

EMPAT PILAR GIZI SEIMBANG

BAB I PENDAHULUAN. tubuh. Dalam suatu serangan jantung (myocardial infarction), bagian dari otot

BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. Berpijak pada konseptual desain, didapatkan alur sistem (system flow),

ANGKET / KUESIONER PENELITIAN

APLIKASI SISTEM PAKAR UNTUK PENENTUAN PORSI MAKAN BAGI PENDERITA OBESITAS

By: Sulindawaty, M.Kom

SATUAN ACARA PENYULUHAN. : Gizi Seimbang Pada Lansia. : Wisma Dahlia di UPT PSLU Blitar di Tulungagung

SISTEM PAKAR UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT GINJAL DENGAN METODE FORWARD CHAINING

Penyakit Diabetes (Kencing Manis)

APLIKASI SISTEM PAKAR UNTUK MENGIDENTIFIKASI PENYAKIT DALAM PADA MANUSIA MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING

LAMPIRAN 1 FORMULIR FOOD RECALL 24 JAM

POLA MAKAN Sumber: Kiat Sehat diusia Emas - vegeta.co.id

LembarObservasi Penelitian Pola Makan. Yang berhubungan dengan kadar gula darah pada Lansia

AWAL YANG SEGAR: KIAT-KIAT POLA MAKAN YANG SEHAT

APLIKASI SISTEM PAKAR CARA DIET BERDASARKAN GOLONGAN DARAH (Studi Kasus : Masyarakat Majalengka)

BAB III PEMBAHASAN. kali makanan utama dan tiga kali makanan antara/kudapan (snack) dengan jarak

DIAGNOSA PENYAKIT JANTUNG DENGAN METODE PENELUSURAN FORWARD CHAINNING-DEPTH FIRST SEARCH

Penyakit Diabetes Bisa Disembuhkan Seutuhnya..?

SISTEM CERDAS DIAGNOSA PENYAKIT AYAM

PENGATUR POLA MENU MAKANAN BALITA UNTUK MENCAPAI STATUS GIZI SEIMBANG MENGGUNAKAN SISTEM INFERENSI FUZZY METODE SUGENO

DIABETES MELLITUS (PENYAKIT GULA)

Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Menular Pada Klinik Umum Kebon Jahe Berbasis Web Dengan Menggunakan Metode Forward Chaining

KUESIONER PENELITIAN

LAMPIRAN 1. Universitas Sumatera Utara

LAMPIRAN 1 KUESIONER

KUESIONER PENELITIAN

PENYUSUNAN MENU MAKAN ANAK USIA DINI

Rancang Bangun Sistem Pakar untuk Diagnosis Penyakit Mulut dan Gigi dengan Metode Fuzzy Logic

BAB I PENDAHULUAN. Perkembangan komputer sekarang ini sangat pesat dan salah. satu pemanfaatan komputer adalah dalam bidang kecerdasan buatan.

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. kebutuhan gizinya serta aktif dalam olahraga (Almatsier, 2011).

PERMOHONAN MENJADI RESPONDEN. Kepada: Tempat

APLIKASI SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT GINJAL DENGAN METODE DEMPSTER-SHAFER

SISTEM DIAGNOSA PENYAKIT DIABETES MELLITUS MENGGUNAKAN METODE CEERTAINTY FACTOR

METODE PENELITIAN Desain, Tempat dan Waktu Jumlah dan Cara Pengambilan Contoh Jenis dan Cara Pengumpulan Data

Penderita Diabetes Pantang Makan Di Luar? Tenang, Ada Obat Herbal Diabetes Paling Ampuh

NUTRISI Rekomendasi Nutrisi Yang Dibutuhkan Selama dan Setelah Kemoterapi (Yayasan Kasih Anak Kanker Jogja)

RANCANG BANGUN PERANGKAT LUNAK PENGEMBANG SISTEM PAKAR BERBASIS ATURAN DENGAN METODE FORWARD CHAINING

Jurnal Komputasi. Vol. 1, No. 1, April Pendahuluan. Hal 1 dari 90

BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI yang terintegrasi dengan Microsoft SQL Server 2000 sebagai database.

PENGETAHUAN, SIKAP, PRAKTEK KONSUMSI SUSU DAN STATUS GIZI IBU HAMIL

Ukuran rumah tangga dalam gram: 1 sdm gula pasir = 8 gram 1 sdm tepung susu = 5 gram 1 sdm tepung beras, tepung sagu. = 6 gram

Written by Dr. Brotosari Saturday, 19 September :24 - Last Updated Sunday, 06 August :16

Lampiran 2. Kuesioner Penelitian

FORMULIR PERSETUJUAN SETELAH PENJELASAN (INFORMED CONSENT) SURAT PERSETUJUAN IKUT PENELITIAN

BAB V PEMBAHASAN. Penerapan dan penyelenggaraan gizi kerja PT. X Plant Pegangsaan. Ruang/tempat Makan yang menyatakan bahwa :

GIZI IBU HAMIL TRIMESTER 1

LAMPIRAN KUESIONER ANALISIS PENGELUARAN DAN POLA KONSUMSI PANGAN SERTA HUBUNGANNYA DENGAN STATUS GIZI MAHASISWA PENERIMA BEASISWA ETOS JAWA BARAT

Transkripsi:

Sistem Pakar untuk Menentukan Menu Makanan Sehat pada Penderita Diabetes Mellitus Titik Lusiani 1), Anita Qoiriah 2) 1 Manajemen Informatika, STMIK Surabaya / STIKOM Surabaya email: lusiani@stikom.edu 2 Teknik Elektro, Universitas Negeri Surabaya email: anitaqoi@yahoo.com Abstrak Diabetes adalah gangguan distribusi gula oleh tubuh. Dengan kata lain, tubuh tidak dapat memproduksi insulin secara efektif. Merawat penderita Diabetes Mellitus dengan melakukan diet sehat. Itu berarti memperhatikan pedoman: jadwal makan, jumlah dan jenis makanan (3J). Pedoman ini dapat disebut sebagai pedoman 3J. Salah satu cara menjaga kadar gula darah stabil adalah mengelola menu diet sehat. Untuk mengatur menu diet sehat, pedoman konsultasi diperlukan untuk menentukan menu diet sehat. Sehingga penelitian desain dan implementasi sistem pakar dilakukan. Hal ini dilakukan untuk menentukan menu diet sehat untuk penderita Diabetes Mellitus. Sistem ini dibangun dengan menggunakan sistem berbasis aturan. Dan forward chaining digunakan sebagai metode pencarian. Variabel menu sehat ditentukan oleh jumlah kalori. Dalam hal ini berat penderita Diabetes Mellitus ditentukan juga. Sistem online ini dirancang. Diharapkan, hal itu akan digunakan oleh masyarakat, terutama bagi penderita diabetes mellitus dalam menentukan menu diet sehat mereka. Keywords: Expert System, Diabetes Mellitus, Healthy Food menu 1. Pendahuluan Menurut Mukharomah (2010) penyakit diabetes (kencing manis) merupakan ganguan distribusi gula oleh tubuh, dengan kata lain tubuh tidak dapat menggunakan insulin secara efektif [1]. Merawat penderita kencing manis dengan melakukan diet sehat berarti memperhatikan pedoman, yaitu jadwal makan, jumlah dan jenis makanan (3J). Pedoman tersebut dapat disebut sebagai pedoman 3J. Pedoman 3J bertujuan untuk mengatur kadar gula darah agar berada dalam batas-batas normal, mencegah terjadinya perubahan cepat kadar gula darah dan mencegah terjadinya komplikasi di kemudian hari. Dalam tubuh manusia terdapat 4 macam jenis golongan darah yaitu golongan darah O, A, B, dan AB. Setiap golongan darah mempunyai daya serap yang berbeda-beda dalam menyerap nutrisi-nutrisi yang terkandung dalam makanan. Sehingga tidak mudah melakukan diet berdasarkan golongan darah, karena jenis golongan darah yang berbeda sehingga nutrisi yang lebih dibutuhkan pun berbeda-beda. Berdasarkan uraian di atas, maka diperlukan suatu sistem pakar yang dapat memberikan informasi bahan makanan sehat bagi penderita diabetes mellitus. Sedangkan golongan dara yang berbeda menentukan bahan makanan apa yang boleh dikonsumsi dan tidak berdasarkan golongan darah. Metode yang digunakan dalam membangun sistem pakar dengan berbasis aturan adalah forward chaining. Menurut Jusak Irawan (2007:32) forward chaining menghasilkan suatu kesimpulan dari seperangkat data yang diketahui [2]. Sistem yang dibuat diharapkan dapat memberikan suatu kesimpulan yang berisi tentang makanan sehat untuk menjaga kadar gula darah dalam batasan normal. Sistem pakar ini digunakan untuk konsultasi menu makanan sehat bagi para penderita diabetes mellitus yang melakukan diet dengan tujuan untuk menjaga kadar gula darah dalam batasan normal. Tujuan dari penelitian ini adalah sebagai berikut: a. Perancangan dan implementasi sistem pakar dengan berbasis aturan dengan adanya validasi untuk menghasilkan Rule yang benar. b. Perancangan dan implementasi sistem pakar untuk menu makanan sehat bagi penderita Diabetes Mellitus, yang diimplementasikan secara online. Dalam hal ini diharapkan membantu masyarakat untuk memahami dengan baik tentang penyakit diabetes dan menu makanan sehat, serta daftar bahan makanan yang diperbolehkan berdasarkan golongan darah. c. Perancangan Sistem diberikan tambahan informasi online terkait dengan berbagai data penyakit diabetes. Jurnal Ilmu Komputer dan Ilmu Sains Terapan 9

Jurnal S@CIES Volume 5, Nomor 1, Oktober 2014, hlm 9-23 Golongan darah ditentukan oleh kehadiran atau ketidakhadiran suatu antigen. Menurut Peter bahan kimia yang memicu suatu respons antibodi dari sistem kekebalan [3]. Antigen dapat golongan darah yang ada pada setiap sel-sel darah, yang diidentifikasi sebagai golongan darah A atau B. Sel golongan darah AB memiliki kedua antigen A dan B. Sedangkan golongan darah yang tidak memilik antigen disebut golongan darah O. Pada penderita diabetes dalam menentukan menu sehat berdasarkan jumlah kalori yang ditentukan oleh berat badan. Sehingga dalam hal ini, penentuan menu makanan sehat tidak berdasarkan golongan darah. Pada perancangan sistem ini, informasi untuk bahan makanan berdasarkan golongan darah, hanyalah menentukan jenis bahan makanan yang diperbolehkan atau dibatasi. Data berdasarkan ahli gisi pada laboratorium. Menurut dr. Prapti Utami dan Tim Lentera (2008:1), Diabetes Mellitus adalah suatu penyakit yang disebabkan menurunnya hormon yang diproduksi oleh kelenjar pankreas. Penurunan ini mengakibatkan seluruh Glukosa (Gula) yang dikonsumsi tubuh tidak dapat diproses secara sempurna, sehingga kadar glukosa dalam tubuh meningkat. Kelebihan glukosa yang terbuang dalam urin menyebabkan kencing penderita saling dikerumuni semut karena mengandung glukosa atau gula. Gula merupakan sumber tenaga yang menunjang keseluruhan aktivitas manusia. Seluruh gula tersebut diproses menjadi tenaga oleh hormon insulin. Karenanya, penderita diabetes mellitus biasanya mengalami lesu, kurang tenaga, selalu merasa haus, sering buang air kecil, dan penglihatan menjadi kabur. Diabetes mellitus timbul secara perlahan-lahan sehingga penderita tidak menyadari perubahan seperti minum menjadi lebih banyak, buang air kecil lebih sering, atau berat badan menurun. Menurut Ferlina, makanan adalah bahan, yang biasanya berasal dari hewan atau tumbuhan, dimakan oleh makhluk hidup untuk memberikan tenaga dan nutrisi [4]. Piramida makanan memenuhi prinsip dasar dari makanan sehat yaitu: a. Variatif adalah tidak ada satu pun jenis makanan yang dapat memenuhi semua gizi yang dibutuhkan. Diet bervariasi yang mengandung beberapa jenis makanan berbeda dari 5 kelompok makanan utama pada piramida makanan dapat memenuhi semua gizi yang dibutuhkan. b. Seimbang adalah diet dengan gizi seimbang dalam jumlah yang cukup dari kelima jenis makanan, dapat memenuhi kebutuhan kalori dan zat gizi. Kebutuhan setiap orang berbeda tergantung dari umur, jenis kelamin, dan aktifitas fisik yang dilakukan. c. Tidak berlebihan adalah memilih makanan dan minuman secara hati-hati akan membantu dalam mengontrol kalori dan jumlah lemak total, lemak jenuh, kolesterol, garam, gula, dan minuman beralkohol. Menu makanan dapat dikatakan memenuhi kriteria empat sehat lima sempurna apabila terdiri dari bahan-bahan sebagai berikut: a. Makanan pokok, sebagai sumber tenaga: beras, jagung, mie, ubi, dan lain-lain. b. Lauk pauk, sebagai zat pembangun: ikan, telur, ayam, daging, tempe, kacang-kacangan, dan lain-lain. c. Sayuran dan buah-buahan, sebagai zat pengatur: bayam, kangkung, wortel, nanas, jeruk, dan lain-lain. d. Air putih, sebagai pelarut. e. Susu, sebagai sumber zat tambahan (pelengkap) Menurut Kusrini (2006:11) sistem pakar adalah sistem berbasis komputer yang menggunakan pengetahuan, fakta, dan teknik penalaran dalam memecahkan masalah yang biasanya hanya dapat dipecahkan oleh seorang pakar dalam bidang tersebut. Sistem pakar bekerja berdasarkan pengetahuan yang di masukkan oleh seorang atau beberapa orang pakar dalam rangka mengumpulkan informasi hingga sistem pakar dapat menemukan jawabannya. Menurut Nurjanah, N. dan E.D.Julianti (2006,24) pada menu sehat diabetes dijelaskan tips menu sehat yaitu sebagai berikut: a. Buatlah menu yang variatif b. Pilihlah karbohidrat kompleks, seperti nasi dan kacang-kacangan dalam menu. c. Hindari konsumsi gula atau gunakan gula diet. d. Dalam memasak gunakan minyak sedikit mungkin. e. Hindari makanan manis. f. Perbanyak makanan berserat, seperti buah dan sayur. g. Perbanyak rempah dalam masakan. h. Hindari proses memasak yang lama dan menggunakan panas yang lama. Penentuan menu sehat bagi penderita diabetes digolongan menjadi beberapa menu, berdasarkan jumlah kalori. Dimana jumlah kalori ditentukan berdasarkan Indeks Massa Tubuh (IMT), seperti pada Tabel 1. 10 Jurnal Ilmu Komputer dan Sains Terapan

Titik Lusiani, dkk., Sistem Pakar untuk Menentukan Menu Makanan Sehat pada Penderita Diabetes Mellitus Tabel 1. Klasifikasi Nilai IMT bagi penderita diabetes. IMT Menu sehat diabetes dgn Penderita diabetes kalori < 18,5 2100 kal Berat badan kurus 18,5 22,9 2500 kal Berat badan normal > 23 1500 kal Kelebihan berat badan Perhitungan IMT dengan rumus sebagai berikut: IMT = Berat Badan (kg) / (Tinggi Badan (cm)100) 2 Contoh : Berat Badan = 50 kg Tinggi Badan = 160 cm IMT = 50/(160/100) 2 = 19,53 Berdasarkan data pada Tabel 1, maka IMT = 19,53 bagi penderita diabetes adalah berat badan normal. 2. Kajan Literatur 2.1 Golongan Darah Golongan darah ditentukan oleh kehadiran atau ketidakhadiran suatu antigen. Menurut Peter bahan kimia yang memicu suatu respons antibodi dari sistem kekebalan. Antigen dapat diibaratkan sebagai yang ada pada setiap sel-sel darah, yang diidentifikasi sebagai golongan darah A atau B [3]. Sel golongan darah AB memiliki kedua antigen A dan B. Sedangkan golongan darah yang tidak memilik antigen disebut golongan darah O. 2.2 Diabetes Mellitus Menurut dr. Prapti Utami dan Tim Lentera (2008:1), Diabetes Mellitus adalah suatu penyakit yang disebabkan menurunnya hormon yang diproduksi oleh kelenjar pankreas. Penurunan ini mengakibatkan seluruh Glukosa (Gula) yang dikonsumsi tubuh tidak dapat diproses secara sempurna, sehingga kadar glukosa dalam tubuh meningkat. Kelebihan glukosa yang terbuang dalam urin menyebabkan kencing penderita saling dikerumuni semut karena mengandung glukosa atau gula. Gula merupakan sumber tenaga yang menunjang keseluruhan aktivitas manusia. Seluruh gula tersebut iproses menjadi tenaga oleh hormon insulin. Karenanya, penderita diabetes mellitus biasanya mengalami lesu, kurang tenaga, selalu merasa haus, sering buang air kecil, dan penglihatan menjadi kabur. Diabetes mellitus timbul secara perlahan-lahan sehingga penderita tidak menyadari perubahan seperti minum menjadi lebih banyak, buang air kecil lebih sering, atau berat badan menurun. 2.2.1 Klasifikasi Diabetes Mellitus Klasifikasi Diabetes Mellitus terdapat beberapa yaitu: a. Diabetes Mellitus Tipe I Diabetes Mellitus Tipe I disebut juga Insulin Dependent Diabetes Mellitus (IDDM), dimana penderita mengalami gangguan pada produksi hormon insulin oleh suatu bagian dari limpa. Hormon insulin ini membantu masuknya gula darah ke dalam sel. Akibatnya dari kurangnya hormon insulin yang beredar dalam darah adalah: 1. Gula darah tidak masuk ke dalam sel sehingga sel kekurangan gula. Zat gula dibutuhkan untuk dipecah menjadi energi/tenaga. Akibatnya penderita merasa lemas karena tenaga yang harus dihasilkan kurang dari yang dibutuhkan. 2. Kadar gula darah tinggi karena gula darah tidak masuk/terserap ke dalam sel. 3. Waktu darah melalui ginjal, sebagian gula darah kadar gula dalam air kencing tinggi. b. Diabetes Mellitus Tipe II Diabetes Mellitus Tipe II disebut juga Non- Insulin Dependent Diabetes Mellitus (NIDDM), dimana penderita tidak kekurangan insulin, tetapi ada resistensi dari sel otot maupun sel jaringan lemak untuk dimasuki gula darah. Dengan demikian kadar gula darah juga cukup tinggi, akibat dari: 1. Gula darah yang masuk ke dalam sel kurang dari yang seharusnya sehingga sel kekurangan zat gula yang merupakan sumber energi utama. 2. Kadar gula darah tinggi karena gula darah kurang terserap ke dalam sel. 3. Kadar gula dalam urine tinggi lebih dari normal karena sebagian zat gula bocor ke dalam urine. Hasil penelitian mengungkapkan bahwa tipe I sekitar 10-20% sedangkan tipe II sekitar 80-90% seluruh penderita Diabetes Mellitus. Sudah dijelaskan sebelumnya bahwa Diabetes Tipe II ini tidak disebabkan kekurangan insulin tetapi resistensi sel untuk dimasuki gula darah. Ciricirinya antara lain: 1. Mulai menderita pada usia > 40 tahun. 2. Berat badan biasanya lebih tinggi dari normal (tidak selalu demikian). 3. Gula darah dapat dikendalikan dengan diet dan olahraga. c. Diabetes Gestational Yakni Diabetes yang terjadi pada saat kehamilan. Sekitar 4% wanita hamil menderita tipe ini. Diabetes Gestational seringkali dihubungkan sebagai penemuan bentuk ke tiga dari Diabetes. Jurnal Ilmu Komputer dan Ilmu Sains Terapan 11

Jurnal S@CIES Volume 5, Nomor 1, Oktober 2014, hlm 9-23 Tetapi kalo dilihat dari penyebab terjadinya, Diabetes ini termasuk dalam golongan Diabetes Tipe II. 2.3 Menu Makanan Sehat Menurut Ferlina, makanan adalah bahan, yang biasanya berasal dari hewan atau tumbuhan, dimakan oleh makhluk hidup untuk memberikan tenaga dan nutrisi. Piramida makanan memenuhi prinsip dasar dari makanan sehat yaitu: a. Variatif adalah tidak ada satu pun jenis makanan yang dapat memenuhi semua gizi yang dibutuhkan. Diet bervariasi yang mengandung beberapa jenis makanan berbeda dari 5 kelompok makanan utama pada piramida makanan dapat memenuhi semua gizi yang dibutuhkan. b. Seimbang adalah diet dengan gizi seimbang dalam jumlah yang cukup dari kelima jenis makanan, dapat memenuhi kebutuhan kalori dan zat gizi. Kebutuhan setiap orang berbeda tergantung dari umur, jenis kelamin, dan aktifitas fisik yang dilakukan. c. Tidak berlebihan adalah memilih makanan dan minuman secara hati-hati akan membantu dalam mengontrol kalori dan jumlah lemak total, lemak jenuh, kolesterol, garam, gula, dan minuman beralkohol. d. Menu makanan dapat dikatakan memenuhi kriteria empat sehat lima sempurna apabila terdiri dari bahan-bahan sebagai berikut: e. Makanan pokok, sebagai sumber tenaga: beras, jagung, mie, ubi, dan lain-lain. f. Lauk pauk, sebagai zat pembangun: ikan, telur, ayam, daging, tempe, kacang-kacangan, dan lain-lain. g. Sayuran dan buah-buahan, sebagai zat pengatur: bayam, kangkung, wortel, nanas, jeruk, dan lain-lain. h. Air putih, sebagai pelarut. i. Susu, sebagai sumber zat tambahan (pelengkap). 2.4 Kedudukan Sistem Pakar Dalam Kecerdasan Buatan Kecerdasan buatan dalam perkembangan mengarah pada dua ruang lingkup pengembangan yaitu secara teoritis dan aplikatif. Diantara sekian banyak aplikasi kecerdasan buatan, sistem pakar merupakan salah satu aplikasi yang cukup banyak dipakai. Sistem dirancang untuk meniru perilaku seorang ahli yang dapat menyelesaikan permasalahan-permasalahan yang cukup kompleks. Kunci sukses dari sistem pakar adalah bagaimana sistem tersebut dapat memproses basis pengetahuan yang ada. Apabila basis pengetahuan tersebut dikombinasikan dengan teknik inferensi yang ada dalam kecerdasan buatan, tidak menutup kemungkinan menghasilkan pemecahan yang lebih baik dari seorang sistem pakar. 2.5 Sistem Pakar Menurut Kusrini (2006:11) sistem pakar adalah sistem berbasis komputer yang menggunakan pengetahuan, fakta, dan teknik penalaran dalam memecahkan masalah yang biasanya hanya dapat dipecahkan oleh seorang pakar dalam bidang tersebut [6]. Sistem pakar bekerja berdasarkan pengetahuan yang di masukkan oleh seorang atau beberapa orang pakar dalam rangka mengumpulkan informasi hingga sistem pakar dapat menemukan jawabannya. Di dalam menyelesaikan suatu masalah, sistem pakar mengajukan berbagai pertanyaan kepada pemakai dalam rangka pengumpulan informasi hingga sistem pakar tersebut dapat memberikan suatu penyelesaiannya yang dianggap tepat atau sesuai bagi seseorang yang harus memiliki serangkaian alternatif terbaik dari alternatif yang ada. Berdasarkan kriteria yang diberikan, sistem pakar bisa menentukan pilihan yang tepat. Tujuan utama sistem ini adalah untuk memindahkan secara efektif ilmu pengetahuan kepada mereka yang bukan pakar. 2.6 Komponen Utama Sistem Pakar Sistem pakar mempunyai 3 komponen utama, yaitu mesin referensi (User Interface), basis pengetahuan (Knowledge Base), dan mesin inferensi (Inference Engine). Sistem pakar mengumpulkan dan menyimpan informasi atau pengetahuan beberapa pakar yang dibutuhkan sebagai tambahan pengetahuan kedalam komputer. Informasi ini disebut sebagai basis pengetahuan. Cara kerja sistem pakar dalam pengumpulan informasi awal tentang suatu masalah umumnya diawali dengan mengajukan beberapa pertanyaan kepada user, bagian ini disebut sebagai user interface. Untuk menjawab pertanyaan, user diminta untuk memilih salah satu alternatif pada menu yang ditampilkan. Jika sistem pakar telah menerima input yang diperlukan maka mesin inferensi sistem pakar akan melacak solusi/kesimpulannya, sehingga sesuai dengan informasi yang telah ditanyakan. 2.6.1 User Interface User interface adalah kemungkinan seseorang untuk memasukkan instruksi dan informasi kedalam sistem pakar dan menerima informasi dari sistem pakar. Instruksi akan menentukan parameter yang mengarahkan sistem pakar melalui proses 12 Jurnal Ilmu Komputer dan Sains Terapan

Titik Lusiani, dkk., Sistem Pakar untuk Menentukan Menu Makanan Sehat pada Penderita Diabetes Mellitus penalaran, dan informasi berbentuk nilai yang diberikan pada variabel tertentu. 2.6.2 Inference Engine Inference engine adalah bagian dari sistem pakar yang melakukan penalaran dengan menggunakan isi knowledge base berdasarkan urutan tertentu. Selama proses konsultasi antar sistem dan user, inference engine menguji aturan-aturan dari knowledge base satu demi satu, dan saat kondisi aturan itu benar, tindakan tertentu diambil dan jika saat kondisi aturan itu salah akan dikesampingkan. Ada 2 metode utama yang telah dibuat bagi inference engine untuk menguji aturan yaitu penalaran maju (Forward Chaining) dan penalaran mundur (Backward Chaining). 1. Forward Chaining Metode forward chaining adalah suatu metode dari inference engine untuk memulai penalaran atau pelacakan suatu data dari fakta-fakta yang ada menuju suatu kesimpulan. Dalam metode ini, kaidah interpreter mencocokkan fakta atau statement dalam pangkalan data dengan situasi yang dinyatakan dalam bagian sebelah kiri atau kaidah IF. Apabila fakta yang ada dalam pangkalan data itu sudah sesuai dengan kaidah IF, maka kaidah distimulasi. Melalui observasi 1 mulai melacak pangkalan kaidah untuk mencari premis dengan menguji semua kaidah secara berurutan. Pada observasi 1 pertama-tama melacak kaidah A dan kaidah B. Inference engine mulai melakukan pelacakan, mencocokkan kaidah A dalam pangkalan pengetahuan terhadap informasi yang ada di dalam pangkalan data, yaitu fakta 1 dan fakta 2. Jika pelacakan pada kaidah A tidak ada yang cocok dengan fakta 1, maka terus bergerak menuju kaidah C yang kemudian menghasilkan kesimpulan, demikian seterusnya. 2. Backward Chaining Metode backward chaining merupakan kebalikan dari metode forward chaining dan sering disebut penalaran mundur. Metode backward chaining yaitu suatu metode yang digunakan dalam inference engine untuk melakukan pelacakan atau penalaran dari sekumpulan hipotesa menuju faktafakta yang mendukung kesimpulan tersebut. Jadi interpreter kaidah mulai menguji kaidah sebelah kanan yaitu THEN. Inference engine akan melacak bukti-bukti yang mendukung hipotesa awal. Jika ternyata sesuai, maka basis data akan mencatat kondisi terhadap status sistem yang berlaku. Semua sisi kaidah IF yang benar-benar sesuai digunakan untuk menghasilkan hipotesa yang baru dan keadaan tujuan, yang kemudian direkam dalam basis data. Keadaan di atas terus berlangsung sampai hipotesa terbukti kebenarannya. 2.6.3 Knowledge Base Knowledge base adalah data atau pengetahuan yang diperlukan untuk membuat suatu keputusan. Knowledge base memuat fakta-fakta dan juga teknik dalam menerangkan masalah yang menjelaskan bagaiman fakta-fakta tersebut cocok satu dengan yang lain dalam urutan yang logis. Basis pengetahuan terdiri dari dua bagian, yaitu fakta dan aturan. 1. Fakta Fakta adalah suatu kenyataan atau kebenaran yang diketahui. Fakta menyatakan hubungan (relasi) antara dua objek atau lebih. Fakta dapat pula menunjukkan sifat. 2. Aturan Dalam menerangkan masalah digunakan aturan untuk menentukan hal apa yang harus dilakukan dalam situasi tertentu dan aturan tersebut terdiri dari bagian yaitu IF dan THEN. IF merupakan kondisi yang mungkin benar atau mungkin tidak benar, sedangkan THEN adalah tindakan yang dilakukan jika kondisi benar. 2.7 Verifikasi Suatu kualitas dari basis pengetahuan dapaat dilihat dari ukuran, kompleksitas dan sifat kritikal dari aplikasi-aplikasi yang ada. Semuanya itu dapat diwujudkan dari proses-proses verifikasi. Elemen ini sangat penting bagi suatu sistem berbasis pengetahuan. Verifikasi adalah membangun sistem yang benar. Verifikasi itu sendiri terdiri dari 2 proses yaitu: 1. Memeriksa pelaksanaan suatu sistem secara spesifik. 2. Memeriksa konsistensi dan kelengkapan dari basis pengetahuan. 3. Verifikasi dijalankan ketika ada penambahan atau perubahan pada rule, karena rule tersebut sudah ada pada sistem. Sedangkan tujuan verifikasi adalah untuk memastikan adanya kecocokkan antara sistem dengan apa yang sistem kerjakan dan juga untuk memastikan bahwa sistem itu terbebas dari error. Berikut ini adalah yang harus dicek dalam suatu basis pengetahuan: 1. Redundant rules Jurnal Ilmu Komputer dan Ilmu Sains Terapan 13

Jurnal S@CIES Volume 5, Nomor 1, Oktober 2014, hlm 9-23 Dikatakan redundant rules jika 2 rule atau lebih mempunyai premise dan conclusion yang sama. 2. Conflicting rules Conflicting rules terjadi ketika 2 rule atau lebih mempunyai premise yang sama tetapi conclusion yang berbeda. 3. Subsumed rules Suatu keadaan dapat dikatakan subsumed rules jika rule tersebut mempunyai constraint yang lebih atau kurang tetapi mempunyai conclusion yang sama. 4. Circular rules Circular rules ialah suatu keadaan dimana terjadinya proses perulangan dari suatu rule. Ini dikarenakan suatu premise dari salah satu rule merupakan conclusion dari rule yang lain, atau kebalikannya. 5. Unnecessary IF condition Unnecessary IF terjadi ketika 2 rule atau lebih mempunyai conclusion yang sama tetapi salah satu dari rule tersebut mempunyai premise yang tidak perlu dikondisikan dalam rule karena tidak mempunyai pengaruh apapun. 6. Dead-end rules Dead-end rules adalah suatu rule yang conclusionnya tidak diperlukan oleh rule-rule lainnya. 2. Metode Penelitian Pada penelitian ini, dirancang sebuah sistem pakar dengan perancangan berbasis aturan. Dimana penentuan menu sehat diabetes berdasarkan IMT. Variable IMT ditentukan oleh variable berat badan dan Tinggi. Secara umum variable yang ada pada sistem berbasis aturan adalah sebagai berikut: a. Usia b. Jenis Kelamin c. Jenis Aktifitas d. Berat Badan e. Tinggi Secara umum gambaran sistem untuk sesi konsultasi adalah sebagai berikut: a. Pada proses Registrasi user, data yang disimpan adalah (Nama, Email, Password, Jenis kelamin, Tgl_lahir, Golongan Darah) b. Sesi konsultasi pada form ditampilkan data seperti pada Gambar 1. Sesi Form konsultasi, Display SELAMAT DATANG di sesi konsultasi, isinya antara lain: Display Nama, Display Usia. Display Jenis Kelamin. Display golongan darah. Gambar 1. Desain Sesi Konsultasi Pada sesi konsultasi, diberikan beberapa pertanyaan untuk menentukan menu makanan sehat. Desain pertanyaan dapat dilihat pada Tabel 2. Desain Pertanyaan Konsultasi. Tabel 2. Desain Pertanyaan Konsultasi No Pertanyaan Keterangan data 1. Berapa Berat Badan anda? {0 tdk boleh, isinya maks 175 kg, jika data selain itu, diberikan message untuk validasi 2 Berapa Tinggi Badan anda? 3 Jenis aktifitas anda? input} {Validasi data antara 40 cm s/d 200 cm} {Isinya kategori sedang, ringan,berat} Diberikan table bantuan / penjelasan untuk memilihnya. Dimana catatan adalah jika kategori sedang apa saja, begitu juga kategori yang lainnya. Pada proses konsultasi di atas, akan dihasilkan informasi menu makanan sehat. Dimana desain output dapat dijelaskan dengan uraian sebagai berikut: a. IMT, dihasilkan berdasarkan aturan hitungan IMT penderita debates. b. Berdasarkan IMT dapat dihasilkan status gizi, jumlah kalori. Hasil konsultasi adalah Menu Makanan, berdasarkan IMT yang dihitung. Selain informasi tersebut, terdapat catatan konsultasi berdasarkan golongan darah (Baca file). Bahan makanan apa yang diperbolehkan dan tidak boleh. Dalam cetak hasil konsultasi keluar, ada prosedur untuk validasi dari menu makanan dan bahan makanan yang boleh dan tidak. Sehingga saran menu dan bahan sesuai (Dengan golongan darahnya). Informasi lain adalah catatan Menu Sehat Diabetes, terkait usia (ini baca file), sedangkan untuk kategori jenis aktifitas,dalam hal ini membaca data jenis aktif. Berdasarkan aturan yang ada, untuk aturan hanya di tentukan oleh IMT. Ini yang dibangun berdasarkan basis aturan. Kenapa demikian, karena dari tahap desain, dapat diuraikan sebagai berikut: a. Golongan darah tidak ada kaitannya dengan penentuan menu diabetes 14 Jurnal Ilmu Komputer dan Sains Terapan

Titik Lusiani, dkk., Sistem Pakar untuk Menentukan Menu Makanan Sehat pada Penderita Diabetes Mellitus b. Penentuan menu berdasarkan jumlah kalori, dan ini ditentukan berdasarkan IMT Secara umum flowchart sesi konsultasi dapat gambarkan seperti pada Gambar 2. baca data dari table golongan darah dan bahan makanan yang terkait. IMT Mulai A Validasi User (Baca file) Hitung IMT Cek jenis aktifitas (Baca file) Cek Usia {Procedure} Cek status (Kalori, Status Gizi) (Baca file) A Cek Menu Makanan (Baca File) Cek catatn Bahan berdasarkan Golongan darah (Baca file) Cek catatan berdasarkan usia Cek catatan berdasarkan aktifitas Hasil Konsultasi (Display dan Save File) Selesai Tinggi Berat Gambar 3. Blok diagram perhitungan IMT. Berdasarkan analisa dan perancangan sistem, pada penelitian ini, dibangun menggunakan sistem untuk konsultasi menentukan menu sehat bagi penderita diabetes, dibangun menggunakan basis data. Dalam hal ini, dikarena beberapa data pendukung, mengharuskan maintenance dan setting. Sehingga berbasis aturan pada implementasi sistem pakar dengan basis aturan, ada pada variable IMT, yang tergantung dengan variable tinggi dan berat. Pada sesi administrator, diberikan hak akses untuk pengelolaan aturan konsultasi yang terkait dengan database yang dibaca. Pada penelitian ini, berdasarkan data dan hasil analisa data adalah sistem konsultasi menentukan menu makanan sehat bagi penderita diabetes. Sedangkan variable golongan darah, dapat menentukan bahan makanan. Serta beberapa hal yang perlu diperhatikan bagi penderita diabetes, dan informasi terapi juice bagi penderita diabetes. Gambar 2. Flowchart Sistem Konsultasi Pada Gambar 3. Merupakan Blok diagram untuk perhitungan IMT, pada variable ini dibangun menggunakan sistem berbasis aturan. Sedangkan variable dari golongan darah, merupakan proses 4. Hasil dan Pembahasan Pada hasil penelitian ini, untuk user dibedakan menjadi tiga user yaitu user admin, user member dan user umum. Gambaran umum sistem dapat dilihat pada Gambar 4. Sedangkan Blok Diagram dari sistem dapat dilihat pada Gambar 5. Jurnal Ilmu Komputer dan Ilmu Sains Terapan 15

Jurnal S@CIES Volume 5, Nomor 1, Oktober 2014, hlm 9-23 Gambar 4. Gambaran Umum Sistem Gambar 5. Blok Diagram Sistem Secara Umum 16 Jurnal Ilmu Komputer dan Sains Terapan

Titik Lusiani, dkk., Sistem Pakar untuk Menentukan Menu Makanan Sehat pada Penderita Diabetes Mellitus Gambar 6. Tampilan Awal Aplikasi Gambar 7. Hak Akses untuk Admin Jurnal Ilmu Komputer dan Ilmu Sains Terapan 17

Jurnal S@CIES Volume 5, Nomor 1, Oktober 2014, hlm 9-23 Gambar 8. Maintenance Jenis Menu Gambar 9. Maintenance Bahan 18 Jurnal Ilmu Komputer dan Sains Terapan

Titik Lusiani, dkk., Sistem Pakar untuk Menentukan Menu Makanan Sehat pada Penderita Diabetes Mellitus Gambar 10. Ketentuan Bahan Makanan Gambar 11. Pengolahan data Pertanyaan Jurnal Ilmu Komputer dan Ilmu Sains Terapan 19

Jurnal S@CIES Volume 5, Nomor 1, Oktober 2014, hlm 9-23 Gambar 12. Input Aturan Gambar 13. Data Menu Makanan Tabel 2. Contoh Menu Sehat Diabetes 20 Jurnal Ilmu Komputer dan Sains Terapan

Titik Lusiani, dkk., Sistem Pakar untuk Menentukan Menu Makanan Sehat pada Penderita Diabetes Mellitus Menu sehat diabetes (1500 kal) Waktu Menu Jumlah Pagi (jam 07:00) Nasi Goreng (untuk 5 porsi) Nasi 5 centong (500 g) Ayam suwir 50 g Tomat 1 buah besar / 100 g Kapri 5 siung Bawang merah 3 siung Bawang putih ½ gelas / 100 g Minyak 2 sdm Jus Tomat (untuk 1 porsi) Tomat 200 g Selingan (Jam 10:00) Salad Sayuran (untuk 2 porsi) Selada 100g Tomat 2 buah besar / 200 g Paprika 2 buah / 100 g Wortel ¾ gelas / 150 g Sous Yogurt Siang (Jam 12:00) Nasi putih 1 centong munjung Cumi masak pedas (untuk 3 porsi) Cumi 400 g Bawang merah 5 siung Bawang putih 3 siung Cabe merah 3 siung Cabe hijau 3 buah Minyak 10 sdm Sup kacang merah (untuk 4 porsi) Kacang merah 4 buah Jamur 100 g Lada ¼ sdt Kacang kapri 100g Selingan (jam 15:00) Jus kacang kedelai stroberi (untuk 1 kacang kedelai 3 sdm porsi) Stroberi 5 buah Malam (jam 19:00) Nasi (untuk 1 porsi) 1 centong munjung Pepes ikan (untuk 5 porsi) Ikan mas 5 ekor sedang Bawang merah 5 siung Bawang putih 3 siung Cabe Merah 2 buah Kunyit 2 siung Jurnal Ilmu Komputer dan Ilmu Sains Terapan 21

Jurnal S@CIES Volume 5, Nomor 1, Oktober 2014, hlm 9-23 Daun kemangi 50 g Cah Kangkung (untuk 4 porsi) Kangkung 300 g Tempe 75 g Bawang 1 buah Bombay 1 buah Tomat 1 buah Cabe merah 2 sdm Jus pisang nanas Pisang 1 buah Nanas 100 g Semangka 50 g Pada penelitian ini, dapat dijelaskan sebagai berikut: a. Pada Gambar 6. Tampilan Awal Aplikasi, menjelaskan tampilan awal dari sistem. b. Gambar 7. Hak Akses untuk Admin, yaitu sebagai berikut setting User, IMT, Kategori, Artikel, Tanaman, Testimoni, Keluhan, Jus, Resep jus, Bahan Makanan, Satuan, Jenis Menu, Jenis Makanan, Ketentuan Bahan, Pertanyaan, Aturan c. Gambar 8. Maintenance Jenis Menu, merupakan proses untuk menentukan jenis menu makanan sehat, yaitu sebagai contoh makan pagi. d. Gambar 9. Maintenance Bahan adalah proses menentukan jenis bahan makanan sehat, yaitu sebagai contoh Nasi. e. Gambar 10. Ketentuan Bahan Makanan, yang diperlukan berdasarkan golongan darah. Menentukan beberapa bahan makanan dapat dikelompokkan berdasarkan golongan darah, sehingga dapat ditentukan bahan makanan berdasarkan kategori. Kategori yang digunakan adalah kategori diperbolehkan, kategori dibatasi dan kategori dilarang. f. Gambar 11. Pengolahan data Pertanyaan, dalam hal ini digunakan untuk input data pertanyaan. Pada form input pertanyaan, user admin dapat mengelola data dengan baik. Item status aktif digunakan untuk data yang digunakan atau tidak. Jika status adalah aktif maka data menjadi digunakan dan tampil. g. Gambar 12. Input Aturan, digunakan proses untuk menentukan menu makanan sehat. h. Gambar 13. Data Menu Makanan, digunakan oleh admin menentukan menu makanan sehat. Pada menu member, secara umum dapat dijelaskan sebagai berikut: a. User melakukan proses validasi data login b. User melakukan registrasi, jika data benar maka dapat status member. c. User member, dapat melakukan konsultasi dan menghasiklan daftar menu makanan bagi penderita diabetes. Contoh menu dapat dilihat seperti pada Tabel 2. 5. Kesimpulan Setelah dilakukan implementasi sistem pakar untuk menu makanan sehat pada penderita Diabetes Mellitus ini dapat disimpulkan sebagai berikut: a. Hasil konsultasi dapat digunakan secara umum oleh masyarakat, dengan type user yang hanya mendapatkan informasi tanpa login sebagai registrasi. Apabila login sebagai registrasi dan gratis dapat melakukan konsultasi menu makanan sehat berdasarkan golongan darah. b. Dengan adanya sistem pakar untuk konsultasi ini, setelah implementasi dapat membantu masyarakat penderita diabetes untuk menentukan menu makanan sehat, serta dapat informasi bahan makanan sehat berdasarkan golongan darah. c. Adanya fasilitas bagi admin atau pakar untuk melakukan pengelolaan artikel terkait penyakit ini, sehingga setelah penelitian ini selesai dapat dikelola dan dikembangkan datanya. Sehingga data terkait penyakit dapat bertambah sesuai data kepakaran yang dimasukkan oleh admin. Aplikasi bersifat fleksible dan disesuaikan dengan kebutuhan data yang mendukung, sehingga dapat dikembangkan secara berlanjut. Dapat bermanfaat secara luas oleh masyarakat karena berbasis Online. 5. REFERENSI [1] Mukharomah, 2010, Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Diabetes Berbasis Web Menggunakan PHP & MYSQL, http://ie.akprind.ac.id/content/sistem-pakardiangosa-penyakit-diabetes-berbasis-webmenggunakan-php-mysql (diakses 1 mei 2013) [2] Irawan, J, 2007, Buku Pegangan Kuliah Sistem Pakar, Surabaya: STMIK Surabaya Diet Sehat Sesuai Golongan Darah Untuk Penderita Diabetes, Jakarta: Delapratasa Publishing. [4] Ferlina, Shinta, 2009, (www.khasiatku.com/tag/definisi-makanan/) (diakses 10 April 2013) 22 Jurnal Ilmu Komputer dan Sains Terapan

Titik Lusiani, dkk., Sistem Pakar untuk Menentukan Menu Makanan Sehat pada Penderita Diabetes Mellitus [5] Fitrianti, Yulia, 2005, Motivasi Penderita Diabetes Mellitus Tipe II Dalam Mengikuti Kegiatan Olahraga Pada Anggota Persatuan Diabetes Indonesia (PERSADIA) Cabang Pekalongan, Semarang: Universitas Negeri Semarang. [6] Kusrini, Sistem Pakar, Teori dan Aplikasi, 2006, Yogyakarta: Andi. [7] Utami, P, Tim lentera, 2008, Tanaman Obat untuk Mengatasi Diabetes Mellitus, Jakarta: PT Agromedia Pustaka. Jurnal Ilmu Komputer dan Ilmu Sains Terapan 23